Oracle 大学课件

这是一份详细的教程，涵盖了郑州大学Oracle课程的所有要点和内容，非常适合课堂学习使用。

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清华大学计算中心提供的oracle培训资料，是一份优质的学习资源。

数据挖掘是从海量数据中提取有用信息并转化为知识的过程，是信息技术领域的研究热点，尤其在大数据时代背景下显得尤为重要。本课程为浙江大学研究生设计，涵盖数据挖掘的理论、算法及相关国际会议和论文，深入理解数据挖掘的基本概念、方法和技术。数据挖掘的发展背景可以追溯到信息时代，随着数据库技术和数据量的急剧增加，传统数据库虽然高效处理数据但无法发现隐藏知识，这促使基于数据库的知识发现（KDD）研究，即数据挖掘。KDD是多学科交叉领域，包括数据库技术、统计学、高性能计算、人工智能和机器学习等，其目标是从大量数据中自动发现有价值的知识。数据挖掘应用广泛，如电信行业中用于客户流失模式识别，银行领域通过聚类分析促

希望这份资源能对大家有所帮助。内容包括导论、Bayes决策理论、概率密度估计、线性判别函数、神经网络、统计学习理论、SVM、正则化网络等内容。第二章讨论了Bayes决策理论的基本理论和应用，第三章介绍了概率密度估计的参数估计和非参数估计，第四章涉及了线性判别函数及其在SVM中的应用。特征空间的概念和具体应用也在课件中有所提及。

Oracle 凭借超过三分之一的市场份额，多年来稳居全球数据库市场霸主地位。

这份课件来自北京大学信息科学技术学院，涵盖了2010-2011学年春季学期数据挖掘课程的教学内容。

北京工业大学提供的MATLAB课件，有需要的请尽快下载。

数据仓库在信息技术领域扮演着重要角色，专为高效数据分析和决策支持而设计。北京邮电大学提供的这些课件，从“01引言.ppt”开始，系统地介绍了数据仓库的基本概念和历史背景。课程涵盖了数据仓库架构、数据模型设计、元数据管理及数据挖掘应用，为学习者提供了全面理解和实用技能。这些资源不仅适合想深入了解数据仓库的专业人士，也适用于希望提升数据分析能力的企业决策者。